珠宝产品虽然不是国家产品质量监督检查的重点产品，也没有国家强制性标准，但其特殊性，用珠宝界专家的话说，即是财产浓缩的一种形式。因此，提高我国珠宝玉石质检专业技术人员的整体素质成为当务之急。
众所周知，珠宝首饰检测工作需要责任心强、技术水平高、实践经验丰富的专业技术人员。可是人工检测的速度很慢，短时间内很难完成大规模的检测。另外人工检测精度低，受主观影响较大。因此，为了解决人工检测时的精度低和效率低的问题，基于机器视觉的人工检测已经得到了很多珠宝生产商的重视，利用工业相机、镜头进行图像的获取，在对图像进行图像处理，筛选出有瑕疵及相关不合格的产品。
一珠宝生产厂家采用维视图像的高分辨率相机、远心镜头和远心光源获取的钻石外观图像，结合MVIPS图像处理软件，对钻石进行外观检测和尺寸的测量，解决了生产时人工检测的缺陷，极大的提高了检测速度和精度。
机器视觉检测技术，在产品整体自动检测和产品品质保障、产品质量保障层面有着非常重要的作用；通过机器视觉检测技术，山东机器视觉，可有效防止不合格产品外流，大幅提高产品出厂合格率，对于提高企业的核心竞争力，有着不可替代的作用。
机器视觉技术在产品质量检测领域的应用已经越来越广泛，尤其是在产品的外观缺陷检测上，这一技术已经成功挑起了大梁。
机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。
其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，机器视觉软件，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，专用光学检测设备，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如zui小二乘法匹配之类的数值计算程序。
70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。
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